AI 시대, 메모리의 중요성이 부각되는 이유
인공지능(AI) 반도체 분야의 석학 김정호 KAIST 교수는 AI 시대의 핵심이 연산에서 메모리로 이동하고 있다고 진단했습니다. 특히 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 다양한 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 기술이 고도화되면서, AI 반도체는 연산 속도뿐만 아니라 저장 용량 측면에서도 병목 현상을 해결할 메모리의 필요성이 커지고 있습니다. 이는 그래픽처리장치(GPU)의 혁신이 한계에 도달하고, AI 모델이 학습과 추론의 경계를 허물며 더 많은 용량을 요구하기 때문입니다.
HBM을 잇는 차세대 메모리, HBF의 등장
김정호 교수는 차세대 메모리로 '고대역폭플래시'(HBF)를 지목했습니다. HBF는 낸드플래시를 수직으로 적층하여 '초대용량'을 구현하는 메모리로, 데이터 전송 속도(대역폭)를 높이는 HBM과 기술적으로 유사합니다. HBM이 '초고속'에 초점을 맞춘다면, HBF는 '초대용량'에 방점이 찍혀 있습니다. HBF는 제조 공정 측면에서 HBM과 큰 차이가 없어, 이미 HBM 제조 기술력을 확보한 기업만이 HBF를 양산할 수 있습니다.
삼성전자와 SK하이닉스의 HBF 시장 전망
김정호 교수는 HBF 시장 규모가 2038년을 기점으로 HBM 시장을 역전할 것으로 예측했습니다. GPU보다 메모리가 중요해지는 시장에서 HBM과 HBF를 모두 양산할 수 있는 기업이 유리한 위치를 차지할 것이라는 분석입니다. 특히 HBM 제조 기술력을 보유한 삼성전자와 SK하이닉스가 HBF 시대에 최대 수혜를 입을 것으로 전망했습니다. 김 교수는 두 기업이 이미 HBF의 기술적 난제를 극복한 것으로 보인다고 덧붙였습니다.
미래 AI 가속기의 모습: GPU-HBM-HBF
김정호 교수는 이상적인 차세대 AI 가속기 형태로 'GPU-HBM-HBF' 방식을 제안했습니다. 현재는 GPU 주위에 HBM만 탑재되지만, HBM 옆에 HBF까지 추가로 탑재하여 초대용량 메모리를 확보하는 방식입니다. 더 나아가 메모리를 소켓 방식으로 연결하는 '소캠 HBF' 방식도 제시하며 미래 기술 로드맵을 제시했습니다.
HBF, AI 메모리 시장의 새로운 지평을 열다
AI 기술의 발전과 함께 메모리의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. HBM의 뒤를 이을 HBF는 초대용량 메모리 시장을 선점하며 AI 시대의 새로운 승자를 가를 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 기술력을 바탕으로 HBF 시장에서도 유리한 고지를 점할 것으로 기대됩니다.
HBF에 대해 궁금해하실 만한 점들
Q.HBF는 언제 상용화되나요?
A.SK하이닉스는 2027년 HBF 시제품 출시를 목표로 하고 있으며, 삼성전자도 독자 개발 중입니다. 구체적인 상용화 시점은 기술 개발 및 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
Q.HBM과 HBF의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
A.HBM은 '초고속' 데이터 전송에 초점을 맞춘 메모리이며, HBF는 '초대용량' 저장에 특화된 메모리입니다. 두 기술 모두 AI 시대에 필수적인 역할을 할 것으로 예상됩니다.
Q.국내 기업들이 HBF 시장에서 유리한 이유는 무엇인가요?
A.삼성전자와 SK하이닉스는 이미 HBM 제조 기술력을 확보하고 있어, HBF 양산에 필요한 기술적 기반을 갖추고 있습니다. 이는 HBF 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 요소가 됩니다.
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